Penyeleksi Ukuran Buah Jeruk Dengan Menggunakan Metode Sobel Pada Peralatan Berbasis Programmable Logic Control (PLC).
PENYELEKSI UKURAN BUAH JERUK DENGAN
MENGGUNAKAN METODE SOBEL PADA PERALATAN
BERBASIS PROGRAMMABLE LOGIC CONTROL(PLC)
Harianto1)
Yan Mahendra Firmansyah2)
Abstract: At the time of buying oranges at the fruit shop or supermarket, we'll find a variety of citrus fruit size. Any
buyer would have chosen orange large size and fruit set aside a small orange. In this issue the writer tries to design
and build a tool selectors oranges using Sobel method based on the equipment Programmable Logic Control. In this
final task, there are two important components of hardware and software and mechanical systems that support the
work of this tool. Hardware section serves to drive a DC motor that previously would go into first relay and a
webcam to take a picture of an orange. Part of software that functions to process inputs and outputs found on PLC
Festo and the computer (image processing). The key to the selectors have orange on the image processing is the
process of looking for the value of citrus fruit size using Sobel edge detection method to get the size of the fruit.
Mechanical part is very important because it supports all the hardware components to work as you wish and avoid
mistakes. Likewise with the hardware test results obtained in accordance with the circuit schematic is created. For
the overall test results found that the solid mechanics will be very influential at the time of the process and can move
all the mechanical components with the stable and smooth and get the success rate of 73.33%..
Keyword: PLC, Hardware, Software, Sobel
Sering sekali kita jumpai dalam satu kardus atau
box berbeda-beda ukuran buahnya. Buah yang
ukurannya kecil dikemas dalam satu kardus atau box
dengan buah yang ukurannya besar. Mungkin ini hal
yang biasa karena kebanyakan buah tersebut
dimasukkan dengan cara manual. Alat ini menggunakan
Programmable Logic Control (PLC) sebagai alat untuk
kontrol mekanik dan webcam yang digunakan untuk
menyeleksi buah jeruk yang diproses oleh komputer
secara otomatis. Teknik yang digunakan untuk
membedakan ukuran buah jeruk yaitu dengan cara
mengambil sample buah jeruk untuk diukur besarnya
dengan metode deteksi tepi (sobel) yaitu menghitung
jumlah pixel tepi, ukuran yang diperoleh digunakan
sebagai patokan buah yang berukuran besar dan buah
yang berukuran kecil.
PLC memberikan berbagai kemudahan bagi
industri manufaktur dalam melakukan kendali pada
proses otomasi, mengurangi biaya produksi serta
meningkatkan jumlah dan kualitas produk. PLC selalu
dikaitkan dengan sistem kendali otomatis dalam bidang
otomasi industri. Tujuan utama penggunaan PLC adalah
untuk meningkatkan produktivitas, baik untuk
meningkatkan jumlah produksi, kualitasnya maupun
ketepatan hasil produksi. Pada otomasi sistem produksi,
pekerjaan
manusia
telah
digantikan
dengan
menggunakan mesin, baik sebagian maupun secara
keseluruhan.
PLC
Programmable Logic Control (PLC) adalah
sebuah perangkat yang dirancang untuk menggantikan
sistem kendali elektrik berbasis relay yang mulai
digunakan sekitar tahun 1970. Ide utamanya adalah
untuk mendistribusi relay yang digunakan untuk
mengimplementasikan logika kendali. Di kemajuan
teknologi yang berkembang pesat ini, mengakibatkan
industri
sebagai
produsen/penghasil
barang
menggunakan
cara-cara
otomatisasi
untuk
meningkatkan jumlah hasil barang yang diproduksinya
secara efektif dan efisien. Peralatan kendali otomatis
yang banyak kita jumpai saat ini dan banyak digunakan
adalah PLC.
Sesuai namanya, PLC dapat dengan mudah
diprogram ulang. Untuk keunggulan PLC sendiri
dibandingkan dengan sistem konvesional antara lain :
1. Relatif mudah untuk melakukan perubahan pada
strategi kendali yang akan diterapkan, karena
logika kendali yang digunakan diwujudkan dalam
bentuk perangkat lunak.
2. Jumlah relay yang diperlukan dapat dikurangi
sesuai dengan jumlah input maupun output yang
diperlukan. Lebih mudah untuk menginstalasinya
karena pengkabelan lebih sederhana.
3. Lebih mudah dalam menemukan kesalahan dan
kerusakan, karena memiliki fasilitas self –
diagnosis.
4. Tahan terhadap temperature tinggi, tekanan tinggi
dan kelembaban yang tinggi apabila pemakaian
secara terus – menerus, dan ini banyak di jumpai
pada lingkungan industri.
Untuk keunggulan PLC yang sudah dijelaskan
diatas, maka dapat disimpulkan bahwa PLC lebih
mudah untuk digunakan pada sektor building ataupun
industry. (Balza Achmad, 2007 : 3).
SNASTI 2010, SC - 25
Gambar 2. Citra Grayscale
Gambar 1. PLC Festo FC440
Pengolahan Citra
Pengolahan citra merupakan suatu sistem dimana
proses dilakukan dengan masukkan berupa citra dan
hasilnya juga berupa citra. Pada awalnya pengolahan
citra ini dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra,
namun dengan berkembangnya dunia komputasi yang
ditandai dengan semakin meningkatnya kapasitas dan
kecepatan proses komputer, serta munculnya ilmu-ilmu
komputasi yang memungkinkan manusia dapat
mengambil informasi dari suatu citra, maka pengolahan
citra tidak dapat dilepaskan dengan bidang komputer
vision (Basuki, Achmad:1).
Citra yang terlihat merupakan cahaya yang
direfleksikan dari sebuah objek. Sumber cahaya
menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian
dari berkas cahaya tersebut dan pantulan cahaya
ditangkap oleh alat-alat optik, misal mata manusia,
kamera, scanner, sensor satelit, dsb, kemudian direkam.
Citra dapat dikelompokkan menjadi 2 yaitu :
1. Citra tampak (foto, gambar, apa yang ada di
hadapan monitor kita, hologram, dll).
2. Citra tidak tampak (data foto/ gambar dalam file,
citra yang direpresentasikan dalam fungsi
matematis)
Citra digital adalah citra yang disimpan dalam
format digital (dalam bentuk file). Hanya citra digital
yang dapat diolah menggunakan komputer. Citra digital
merupakan citra yang diambil berdasarkan sampling
dan kuantisasi tertentu sehingga citra digital ini
terbentuk dari piksel-piksel yang bersarnya tergantung
pada besar kecilnya sampling dan nilainya (besarnya
derajat keabuan) tergantung pada kuantisasi.
Berdasarkan pengertian ini maka model citra digital
dalam bentuk matrik yang nilainya berupa nilai derajat
keabuan. Dengan kata lain, dapat dinyatakan bahwa
citra digital adalah citra yang didefinisikan sebagai
fungsi f(x,y), dimana x menyatakan nomor baris, y
menyatakan nilai kolom, dan f menyatakan nilai derajat
keabuan dari citra. Dengan demikian (x.y) adalah posisi
dari piksel dan f adalah nilai derajat keabuan pada titik
(x,y).
SNASTI 2010, SC - 26
Representasi model data di atas adalah
representasi dari citra gray-scale (menggunakan derajat
keabuan). Untuk citra berwarna, maka digunakan model
RGB (Red-Green-Blue) dimana satu citra berwarna
(pixel) dinyatakan sebagai 3 buah matrik gray-scale
yang berupa matrik untuk Red (R-layer), matrik untuk
Green (G-layer) dan matrik untuk Blue (B-layer).
Kolo
B
a
r
i
s
Pixel
di
Gambar 3. Pixel.
Desain Sistem
Pada desain sitem dibagi menjadi beberapa bagian
antara lain :
Perancangan Perangkat Keras
Pada perancangan sistem akan dibahas bagaimana
komponen elektonika pendukung terhubungnya
hardware dengan PLC dan bagaimana PLC memberi
perintah agar komponen elektronika pendukung dapat
bekerja sesuai dengan fungsinya seperti menjalankan
motor DC, sampai dengan bagaimana PLC dapat
menerima inputan dari switch dan sensor photoelectric
switch. Secara garis besar sistem yang dibanagun
ditunjukkan pada blok diagram sebagai berikut :
Power Supply
Photoelectric
Switch
FECFC440
Mekanik
sorting
ukuran
buah
PLC
PC
Komputer
Kamera
Gambar 4. Blok Diagram Keseluruhan Sistem
Untuk perancangan program pengolahan citra,
dibutuhkan sebuah benda yang akan diambil nilai
citranya dengan menggunakan kamera atau webcam.
Setelah program pengolahan citra sukses mengolah
gambar maka akan tercipta citra yang berisi data ukuran
buah.
Buah
Kamera
Program
Pengolahan
Citra
Citra Terproses
Ukuran Buah
Gambar 5. Blok Diagram Sistem PC (Komputer).
Perancangan Perangkat Lunak
Pada bagian ini dibagi menjadi tiga bagian pokok
yaitu pertama perangkat lunak PLC, kedua perangkat
lunak pengolahan citra dan perangkat lunak komunikasi
antara PLC dengan program pengolahan citra
Perangkat Lunak PLC
Perancangan perangkat lunak pada alat ini dibagi
menjadi beberapa bagian karena gerakannya yang
sekuensial atau berurutan. Bagian tersebut antara lain
program utama, program jalan pada saat proses start
atau alat mulai dijalankan juga terdapat modul-modul
untuk mempermudah pemanggilan program antara lain
modul reset, buah buka, buah tutup, gerbang buka,
gerbang tutup, lampu reset, lampu start. Kemudian
terdapat program citra untuk proses penentuan atau
penggolongan buah kecil atau besar
Gambar 6. Diagram Alir Keseluruhan PLC
Perangkat Lunak Pengolahan Citra (PC)
Pada proses ini merupakan proses kunci dari
penentuan ukuran buah, proses mulai dijalankan apabila
sensor benda (photoelectric switch) dalam keadaan aktif
yang akan masuk kedalam pin input I0.6 pada PLC.
Pada program PC dibuat untuk selalu meminta status
dari pin Input I0.6, apabila PLC mengirimkan status
aktif pada pin tersebut maka proses Citra akan
dilakukan yaitu menggunakan metode deteksi tepi
(sobel).
Gambar 7. Blok Diagram Proses Pengolahan Citra
SNASTI 2010, SC - 27
Metode Sobel merupakan pengembangan metode
Robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi
satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil
prinsip dari fungsi laplacian dan Gaussian yang dikenal
sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. Kelebihan
metode ini memiliki kemampuan untuk mengurangi
noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi.
H=
Untuk mengetahui berapa pixel ukuran buah
menggunakan metode merubah nilai pixel diatas 255
menjadi 255 dan dibuat fungsi counter menjumlahkan
semua pixel tersebut. Pada huruf yang dicetak tebal
merupakan cara untuk menjumlahkan nilai buah yang
didapat, counter tersebut akan terus dijalankan sampai
proses perhitungan selesai.
dan H =
Setelah proses grayscale selesai dilakukan maka
proses selanjutnya adalah deteksi tepi sobel yang
penulisan listing programnya seperti dibawah ini :
For i = 1 To n1
For j = 1 To n2
z1 = 0
z2 = 0
For u1 = -1 To 1
For u2 = -1 To 1
z1 = z1 + h1(u1 + 2, u2 + 2) *
X(i + u1, j + u2)
z2 = z2 + h2(u1 + 2, u2 + 2) *
X(i + u1, j + u2)
Next u2
Next u1
z = Int(Abs(z1 + z2))
If z > 255 Then z = 255
Form3.Picture2.PSet ((i - 1) * 15 +
1, (j - 1) * 15 + 1), RGB(z,
z, z)
Next j
Next i
End Sub
Gambar 8. Hasil Dari Metode Sobel
Kemudian perhitungan pixel tepi sebagai berikut:
For i = 1 To n1
For j = 1 To n2
z1 = 0
z2 = 0
For u1 = -1 To 1
For u2 = -1 To 1
z1 = z1 + h1(u1 + 2, u2 + 2) *
X(i + u1, j + u2)
z2 = z2 + h2(u1 + 2, u2 + 2) *
X(i + u1, j + u2)
Next u2
Next u1
z = Int(Abs(z1 + z2))
If z > 255 Then z = 255
If z = 255 Then besarbuah =
besarbuah + 1
Form3.Picture2.PSet ((i - 1) * 15 +
1, (j - 1) * 15 + 1), RGB(z,
z, z)
Next j
Next i
SNASTI 2010, SC - 28
Gambar 9. Diagram Alir Program Pengolahan Citra
PENGUJIAN SISTEM
Pada pengujian kali ini dilakukan dengan
menggabungkan keseluruhan modul yang telah ada agar
dapat mengetahui alat bekerja dengan baik atau tidak.
Pengujian keseluruhan sistem ini dibagi menjadi
beberapa tahap meliputi pengujian buah jatuh,
pengujian proses pengambilan ukuran buah dengan
metode sobel, dan pengujian buah sampai hasil akhir.
Pada pengujian mekanik menjatuhkan buah jeruk
satu per satu didapatkan adanya error yaitu karena buah
memiliki ukuran terlalu besar, bentuknya yang tidak
bulat dan buah jeruk yang terlalu berat sehingga
mengakibatkan motor buah tidak kuat membuka
keranjang secara penuh dan tidak kuat mendorong buah
untuk jatuh.
Kemudian dilakukan penyeleksian buah jeruk
dengan metode sobel sebanyak 30 buah jeruk dimana
terdapat 12 buah jeruk ukuran besar dan 18 jeruk
ukuran kecil yang ukuran tersebut ditentukan dengan
pengamatan mata secara manual, lalu dilakukan
penyeleksian secara otomatis menggunakan mekanik
yang telah dibuat dengan rincian pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Hasil Penyeleksian Buah Jeruk Sebanyak 30
buah.
Hasil
Hasil
Buah
Pengamatan
Proses
Keterangan
keManual
Otomatis
1
BESAR
BESAR
SAMA
2
BESAR
KECIL
BEDA
3
KECIL
KECIL
SAMA
4
KECIL
KECIL
SAMA
5
BESAR
BESAR
SAMA
6
BESAR
KECIL
BEDA
7
BESAR
KECIL
BEDA
8
BESAR
BESAR
SAMA
9
KECIL
KECIL
SAMA
10
KECIL
KECIL
SAMA
11
KECIL
BESAR
BEDA
12
BESAR
BESAR
SAMA
13
BESAR
BESAR
SAMA
14
KECIL
KECIL
SAMA
15
KECIL
KECIL
SAMA
16
KECIL
KECIL
SAMA
17
KECIL
KECIL
SAMA
18
KECIL
KECIL
SAMA
19
KECIL
KECIL
SAMA
20
KECIL
BESAR
BEDA
21
KECIL
KECIL
SAMA
22
BESAR
KECIL
BEDA
23
BESAR
BESAR
SAMA
24
KECIL
KECIL
SAMA
25
KECIL
KECIL
SAMA
26
BESAR
BESAR
SAMA
27
BESAR
BESAR
SAMA
28
KECIL
BESAR
BEDA
29
KECIL
KECIL
SAMA
30
KECIL
KECIL
SAMA
23
Jumlah yang cocok
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa dalam 30
buah jeruk terdapat 7 buah yang berbeda dengan
pengamatan manual jadi dapat dihitung untuk mencari
prosentase keberhasilan alat ini sebagai berikut.
∑ cocok
23
x100% =
x100% = 73,33%
∑ buah
30
Jadi diketahui bahwa hasil prosentasi keberhasilan dari
alat ini adalah sebesar 73,33 %.
Pada pengujian waktu proses penyeleksian
diperoleh hasil catatan waktu yang dibutuhkan baik dari
setiap proses maupun secara keseluruhan yang dapat
dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Catatan Waktu Secara Keseluruhan
Buah
ke1
2
3
4
5
Buah
ke1
2
3
4
5
BUAH BESAR
Proses
Proses1
Proses2
3
5,5 s
7,5 s
15,9 s
5,3 s
7,5 s
15,1 s
5,5 s
7,5 s
15 s
5,2 s
7,5 s
15,5 s
5,4 s
7,5 s
15,7 s
TOTAL
BUAH KECIL
Proses
Proses1
Proses2
3
5,2 s
7,5 s
18,3 s
5,5 s
7,5 s
17,1 s
5,3 s
7,5 s
17,3 s
5,5 s
7,5 s
17,6 s
5,2 s
7,5 s
17,3 s
TOTAL
TOTAL
28,9 s
27,9 s
28 s
28,2 s
28,6 s
141,6 s
TOTAL
31 s
30,1 s
30,1 s
30,6 s
30 s
151,8 s
Dari Tabel 2. diatas dapat ditarik kesimpulan waktu
yang dibutuhkan untuk melakukan sorting untuk setiap
buah besar adalah 28,9 detik dan total waktu yang
dibutuhkan untuk 5 buah adalah 141,6 detik jadi waktu
rata-ratanya 28,32 detik. Sedangkan untuk buah kecil
waktu yang dibutuhkan adalah 31 detik untuk 1 buah
jeruk dan 151,8 detik untuk 5 buah jeruk jadi waktu
rata-ratanya 30,36 detik.
Gambar 9. Tampilan Program Pengolahan Citra Pada
Komputer
KESIMPULAN
Setelah melakukan penelitian ini, penulis
mengambil beberapa kesimpulan dari uji coba yang
dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Semua sistem mampu
melakukan proses
penyeleksian buah jeruk besar dan kecil secara
otomatis dengan menggunakan PLC dan Pengolahan
Citra dengan keberhasilan sebesar 73,33 %, proses
yang dilakukan dapat berjalan baik karena
menggunakan system yang bekerja secara
sekuensial sehingga alat bergerak secara berurutan.
2. Buah jeruk yang bentuknya benjol mengakibatkan
buah jeruk jatuh dalam keadaan miring, pada proses
SNASTI 2010, SC - 29
jatuhnya buah masih terkendala dengan bentuk
mekanik yang ada.
3. Hasil dari pencitraan yang menghasilkan ukuran
buah sangat dipengaruhi oleh intensitas cahaya
sekitar dan kualitas gambar webcam
DAFTAR RUJUKAN
Bolton, William, 2004, Programmable Logic Controller
(PLC) Edisi 3, Erlangga, Jakarta.
Basuki, Achmad, dkk, 2005, Pengolahan Citra Digital
Menggunakan Visual Basic, Graha Ilmu,
Yogyakarta.
http://www.google.co.id/url?sa=t&source=web&ct=res
&cd=1&ved=0CAoQFjA&url=https%3A%2F%2
Fxdki%2Fdata%2Fdoc_engb%2FPDF%2FEN%2
FFECSTANDARD_EN.PDF&rct=j&q=FC440+fst&ei=
m3EvS6u4Ms6LkAW5j_T3CA&usg=AFQjCNG9
0SjVLcM86mNILEoQa3GF07300w,
diakses
bulan November 2009
http://www.snapdrive.net/files/568979/Visual%20Basic
.pdf , diakses 14 November 2009
http://images.moedy9.multiply.multiplycontent.com/att
achment/0/SMuuNwoKCBkAAHPHjZk1/Pengola
han%20Citra.pdf?nmid=115281461, diakses 28
November 2009
http://tcp.oflameron.com – simple Client-Server
system, diakses 9 Desember 2009
Koneksi PC dengan PLC Festo Lewat Ethernet Lan
(http://digilib.petra.ac.id/jiunkpe/s1/elkt/2003/jiun
kpe-ns-s1-2003-23496033-5238-ethernetchapter2.pdf. diakses 20 November 2009)
Madiyaningsih, Inna. 2007, Sistem Monitoring Level
Cairan Berbasis Web Menggunakan Webcam Dan
Image
Processing.(http://himatel.eepisits.edu/file/7204030033.pdf?kode=7204030033,
diakses 10 Agustus 2009).
FST Online Help The help system of FST 4.10.50
SNASTI 2009
SNASTI 2010, SC - 30
MENGGUNAKAN METODE SOBEL PADA PERALATAN
BERBASIS PROGRAMMABLE LOGIC CONTROL(PLC)
Harianto1)
Yan Mahendra Firmansyah2)
Abstract: At the time of buying oranges at the fruit shop or supermarket, we'll find a variety of citrus fruit size. Any
buyer would have chosen orange large size and fruit set aside a small orange. In this issue the writer tries to design
and build a tool selectors oranges using Sobel method based on the equipment Programmable Logic Control. In this
final task, there are two important components of hardware and software and mechanical systems that support the
work of this tool. Hardware section serves to drive a DC motor that previously would go into first relay and a
webcam to take a picture of an orange. Part of software that functions to process inputs and outputs found on PLC
Festo and the computer (image processing). The key to the selectors have orange on the image processing is the
process of looking for the value of citrus fruit size using Sobel edge detection method to get the size of the fruit.
Mechanical part is very important because it supports all the hardware components to work as you wish and avoid
mistakes. Likewise with the hardware test results obtained in accordance with the circuit schematic is created. For
the overall test results found that the solid mechanics will be very influential at the time of the process and can move
all the mechanical components with the stable and smooth and get the success rate of 73.33%..
Keyword: PLC, Hardware, Software, Sobel
Sering sekali kita jumpai dalam satu kardus atau
box berbeda-beda ukuran buahnya. Buah yang
ukurannya kecil dikemas dalam satu kardus atau box
dengan buah yang ukurannya besar. Mungkin ini hal
yang biasa karena kebanyakan buah tersebut
dimasukkan dengan cara manual. Alat ini menggunakan
Programmable Logic Control (PLC) sebagai alat untuk
kontrol mekanik dan webcam yang digunakan untuk
menyeleksi buah jeruk yang diproses oleh komputer
secara otomatis. Teknik yang digunakan untuk
membedakan ukuran buah jeruk yaitu dengan cara
mengambil sample buah jeruk untuk diukur besarnya
dengan metode deteksi tepi (sobel) yaitu menghitung
jumlah pixel tepi, ukuran yang diperoleh digunakan
sebagai patokan buah yang berukuran besar dan buah
yang berukuran kecil.
PLC memberikan berbagai kemudahan bagi
industri manufaktur dalam melakukan kendali pada
proses otomasi, mengurangi biaya produksi serta
meningkatkan jumlah dan kualitas produk. PLC selalu
dikaitkan dengan sistem kendali otomatis dalam bidang
otomasi industri. Tujuan utama penggunaan PLC adalah
untuk meningkatkan produktivitas, baik untuk
meningkatkan jumlah produksi, kualitasnya maupun
ketepatan hasil produksi. Pada otomasi sistem produksi,
pekerjaan
manusia
telah
digantikan
dengan
menggunakan mesin, baik sebagian maupun secara
keseluruhan.
PLC
Programmable Logic Control (PLC) adalah
sebuah perangkat yang dirancang untuk menggantikan
sistem kendali elektrik berbasis relay yang mulai
digunakan sekitar tahun 1970. Ide utamanya adalah
untuk mendistribusi relay yang digunakan untuk
mengimplementasikan logika kendali. Di kemajuan
teknologi yang berkembang pesat ini, mengakibatkan
industri
sebagai
produsen/penghasil
barang
menggunakan
cara-cara
otomatisasi
untuk
meningkatkan jumlah hasil barang yang diproduksinya
secara efektif dan efisien. Peralatan kendali otomatis
yang banyak kita jumpai saat ini dan banyak digunakan
adalah PLC.
Sesuai namanya, PLC dapat dengan mudah
diprogram ulang. Untuk keunggulan PLC sendiri
dibandingkan dengan sistem konvesional antara lain :
1. Relatif mudah untuk melakukan perubahan pada
strategi kendali yang akan diterapkan, karena
logika kendali yang digunakan diwujudkan dalam
bentuk perangkat lunak.
2. Jumlah relay yang diperlukan dapat dikurangi
sesuai dengan jumlah input maupun output yang
diperlukan. Lebih mudah untuk menginstalasinya
karena pengkabelan lebih sederhana.
3. Lebih mudah dalam menemukan kesalahan dan
kerusakan, karena memiliki fasilitas self –
diagnosis.
4. Tahan terhadap temperature tinggi, tekanan tinggi
dan kelembaban yang tinggi apabila pemakaian
secara terus – menerus, dan ini banyak di jumpai
pada lingkungan industri.
Untuk keunggulan PLC yang sudah dijelaskan
diatas, maka dapat disimpulkan bahwa PLC lebih
mudah untuk digunakan pada sektor building ataupun
industry. (Balza Achmad, 2007 : 3).
SNASTI 2010, SC - 25
Gambar 2. Citra Grayscale
Gambar 1. PLC Festo FC440
Pengolahan Citra
Pengolahan citra merupakan suatu sistem dimana
proses dilakukan dengan masukkan berupa citra dan
hasilnya juga berupa citra. Pada awalnya pengolahan
citra ini dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra,
namun dengan berkembangnya dunia komputasi yang
ditandai dengan semakin meningkatnya kapasitas dan
kecepatan proses komputer, serta munculnya ilmu-ilmu
komputasi yang memungkinkan manusia dapat
mengambil informasi dari suatu citra, maka pengolahan
citra tidak dapat dilepaskan dengan bidang komputer
vision (Basuki, Achmad:1).
Citra yang terlihat merupakan cahaya yang
direfleksikan dari sebuah objek. Sumber cahaya
menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian
dari berkas cahaya tersebut dan pantulan cahaya
ditangkap oleh alat-alat optik, misal mata manusia,
kamera, scanner, sensor satelit, dsb, kemudian direkam.
Citra dapat dikelompokkan menjadi 2 yaitu :
1. Citra tampak (foto, gambar, apa yang ada di
hadapan monitor kita, hologram, dll).
2. Citra tidak tampak (data foto/ gambar dalam file,
citra yang direpresentasikan dalam fungsi
matematis)
Citra digital adalah citra yang disimpan dalam
format digital (dalam bentuk file). Hanya citra digital
yang dapat diolah menggunakan komputer. Citra digital
merupakan citra yang diambil berdasarkan sampling
dan kuantisasi tertentu sehingga citra digital ini
terbentuk dari piksel-piksel yang bersarnya tergantung
pada besar kecilnya sampling dan nilainya (besarnya
derajat keabuan) tergantung pada kuantisasi.
Berdasarkan pengertian ini maka model citra digital
dalam bentuk matrik yang nilainya berupa nilai derajat
keabuan. Dengan kata lain, dapat dinyatakan bahwa
citra digital adalah citra yang didefinisikan sebagai
fungsi f(x,y), dimana x menyatakan nomor baris, y
menyatakan nilai kolom, dan f menyatakan nilai derajat
keabuan dari citra. Dengan demikian (x.y) adalah posisi
dari piksel dan f adalah nilai derajat keabuan pada titik
(x,y).
SNASTI 2010, SC - 26
Representasi model data di atas adalah
representasi dari citra gray-scale (menggunakan derajat
keabuan). Untuk citra berwarna, maka digunakan model
RGB (Red-Green-Blue) dimana satu citra berwarna
(pixel) dinyatakan sebagai 3 buah matrik gray-scale
yang berupa matrik untuk Red (R-layer), matrik untuk
Green (G-layer) dan matrik untuk Blue (B-layer).
Kolo
B
a
r
i
s
Pixel
di
Gambar 3. Pixel.
Desain Sistem
Pada desain sitem dibagi menjadi beberapa bagian
antara lain :
Perancangan Perangkat Keras
Pada perancangan sistem akan dibahas bagaimana
komponen elektonika pendukung terhubungnya
hardware dengan PLC dan bagaimana PLC memberi
perintah agar komponen elektronika pendukung dapat
bekerja sesuai dengan fungsinya seperti menjalankan
motor DC, sampai dengan bagaimana PLC dapat
menerima inputan dari switch dan sensor photoelectric
switch. Secara garis besar sistem yang dibanagun
ditunjukkan pada blok diagram sebagai berikut :
Power Supply
Photoelectric
Switch
FECFC440
Mekanik
sorting
ukuran
buah
PLC
PC
Komputer
Kamera
Gambar 4. Blok Diagram Keseluruhan Sistem
Untuk perancangan program pengolahan citra,
dibutuhkan sebuah benda yang akan diambil nilai
citranya dengan menggunakan kamera atau webcam.
Setelah program pengolahan citra sukses mengolah
gambar maka akan tercipta citra yang berisi data ukuran
buah.
Buah
Kamera
Program
Pengolahan
Citra
Citra Terproses
Ukuran Buah
Gambar 5. Blok Diagram Sistem PC (Komputer).
Perancangan Perangkat Lunak
Pada bagian ini dibagi menjadi tiga bagian pokok
yaitu pertama perangkat lunak PLC, kedua perangkat
lunak pengolahan citra dan perangkat lunak komunikasi
antara PLC dengan program pengolahan citra
Perangkat Lunak PLC
Perancangan perangkat lunak pada alat ini dibagi
menjadi beberapa bagian karena gerakannya yang
sekuensial atau berurutan. Bagian tersebut antara lain
program utama, program jalan pada saat proses start
atau alat mulai dijalankan juga terdapat modul-modul
untuk mempermudah pemanggilan program antara lain
modul reset, buah buka, buah tutup, gerbang buka,
gerbang tutup, lampu reset, lampu start. Kemudian
terdapat program citra untuk proses penentuan atau
penggolongan buah kecil atau besar
Gambar 6. Diagram Alir Keseluruhan PLC
Perangkat Lunak Pengolahan Citra (PC)
Pada proses ini merupakan proses kunci dari
penentuan ukuran buah, proses mulai dijalankan apabila
sensor benda (photoelectric switch) dalam keadaan aktif
yang akan masuk kedalam pin input I0.6 pada PLC.
Pada program PC dibuat untuk selalu meminta status
dari pin Input I0.6, apabila PLC mengirimkan status
aktif pada pin tersebut maka proses Citra akan
dilakukan yaitu menggunakan metode deteksi tepi
(sobel).
Gambar 7. Blok Diagram Proses Pengolahan Citra
SNASTI 2010, SC - 27
Metode Sobel merupakan pengembangan metode
Robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi
satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil
prinsip dari fungsi laplacian dan Gaussian yang dikenal
sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. Kelebihan
metode ini memiliki kemampuan untuk mengurangi
noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi.
H=
Untuk mengetahui berapa pixel ukuran buah
menggunakan metode merubah nilai pixel diatas 255
menjadi 255 dan dibuat fungsi counter menjumlahkan
semua pixel tersebut. Pada huruf yang dicetak tebal
merupakan cara untuk menjumlahkan nilai buah yang
didapat, counter tersebut akan terus dijalankan sampai
proses perhitungan selesai.
dan H =
Setelah proses grayscale selesai dilakukan maka
proses selanjutnya adalah deteksi tepi sobel yang
penulisan listing programnya seperti dibawah ini :
For i = 1 To n1
For j = 1 To n2
z1 = 0
z2 = 0
For u1 = -1 To 1
For u2 = -1 To 1
z1 = z1 + h1(u1 + 2, u2 + 2) *
X(i + u1, j + u2)
z2 = z2 + h2(u1 + 2, u2 + 2) *
X(i + u1, j + u2)
Next u2
Next u1
z = Int(Abs(z1 + z2))
If z > 255 Then z = 255
Form3.Picture2.PSet ((i - 1) * 15 +
1, (j - 1) * 15 + 1), RGB(z,
z, z)
Next j
Next i
End Sub
Gambar 8. Hasil Dari Metode Sobel
Kemudian perhitungan pixel tepi sebagai berikut:
For i = 1 To n1
For j = 1 To n2
z1 = 0
z2 = 0
For u1 = -1 To 1
For u2 = -1 To 1
z1 = z1 + h1(u1 + 2, u2 + 2) *
X(i + u1, j + u2)
z2 = z2 + h2(u1 + 2, u2 + 2) *
X(i + u1, j + u2)
Next u2
Next u1
z = Int(Abs(z1 + z2))
If z > 255 Then z = 255
If z = 255 Then besarbuah =
besarbuah + 1
Form3.Picture2.PSet ((i - 1) * 15 +
1, (j - 1) * 15 + 1), RGB(z,
z, z)
Next j
Next i
SNASTI 2010, SC - 28
Gambar 9. Diagram Alir Program Pengolahan Citra
PENGUJIAN SISTEM
Pada pengujian kali ini dilakukan dengan
menggabungkan keseluruhan modul yang telah ada agar
dapat mengetahui alat bekerja dengan baik atau tidak.
Pengujian keseluruhan sistem ini dibagi menjadi
beberapa tahap meliputi pengujian buah jatuh,
pengujian proses pengambilan ukuran buah dengan
metode sobel, dan pengujian buah sampai hasil akhir.
Pada pengujian mekanik menjatuhkan buah jeruk
satu per satu didapatkan adanya error yaitu karena buah
memiliki ukuran terlalu besar, bentuknya yang tidak
bulat dan buah jeruk yang terlalu berat sehingga
mengakibatkan motor buah tidak kuat membuka
keranjang secara penuh dan tidak kuat mendorong buah
untuk jatuh.
Kemudian dilakukan penyeleksian buah jeruk
dengan metode sobel sebanyak 30 buah jeruk dimana
terdapat 12 buah jeruk ukuran besar dan 18 jeruk
ukuran kecil yang ukuran tersebut ditentukan dengan
pengamatan mata secara manual, lalu dilakukan
penyeleksian secara otomatis menggunakan mekanik
yang telah dibuat dengan rincian pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Hasil Penyeleksian Buah Jeruk Sebanyak 30
buah.
Hasil
Hasil
Buah
Pengamatan
Proses
Keterangan
keManual
Otomatis
1
BESAR
BESAR
SAMA
2
BESAR
KECIL
BEDA
3
KECIL
KECIL
SAMA
4
KECIL
KECIL
SAMA
5
BESAR
BESAR
SAMA
6
BESAR
KECIL
BEDA
7
BESAR
KECIL
BEDA
8
BESAR
BESAR
SAMA
9
KECIL
KECIL
SAMA
10
KECIL
KECIL
SAMA
11
KECIL
BESAR
BEDA
12
BESAR
BESAR
SAMA
13
BESAR
BESAR
SAMA
14
KECIL
KECIL
SAMA
15
KECIL
KECIL
SAMA
16
KECIL
KECIL
SAMA
17
KECIL
KECIL
SAMA
18
KECIL
KECIL
SAMA
19
KECIL
KECIL
SAMA
20
KECIL
BESAR
BEDA
21
KECIL
KECIL
SAMA
22
BESAR
KECIL
BEDA
23
BESAR
BESAR
SAMA
24
KECIL
KECIL
SAMA
25
KECIL
KECIL
SAMA
26
BESAR
BESAR
SAMA
27
BESAR
BESAR
SAMA
28
KECIL
BESAR
BEDA
29
KECIL
KECIL
SAMA
30
KECIL
KECIL
SAMA
23
Jumlah yang cocok
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa dalam 30
buah jeruk terdapat 7 buah yang berbeda dengan
pengamatan manual jadi dapat dihitung untuk mencari
prosentase keberhasilan alat ini sebagai berikut.
∑ cocok
23
x100% =
x100% = 73,33%
∑ buah
30
Jadi diketahui bahwa hasil prosentasi keberhasilan dari
alat ini adalah sebesar 73,33 %.
Pada pengujian waktu proses penyeleksian
diperoleh hasil catatan waktu yang dibutuhkan baik dari
setiap proses maupun secara keseluruhan yang dapat
dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Catatan Waktu Secara Keseluruhan
Buah
ke1
2
3
4
5
Buah
ke1
2
3
4
5
BUAH BESAR
Proses
Proses1
Proses2
3
5,5 s
7,5 s
15,9 s
5,3 s
7,5 s
15,1 s
5,5 s
7,5 s
15 s
5,2 s
7,5 s
15,5 s
5,4 s
7,5 s
15,7 s
TOTAL
BUAH KECIL
Proses
Proses1
Proses2
3
5,2 s
7,5 s
18,3 s
5,5 s
7,5 s
17,1 s
5,3 s
7,5 s
17,3 s
5,5 s
7,5 s
17,6 s
5,2 s
7,5 s
17,3 s
TOTAL
TOTAL
28,9 s
27,9 s
28 s
28,2 s
28,6 s
141,6 s
TOTAL
31 s
30,1 s
30,1 s
30,6 s
30 s
151,8 s
Dari Tabel 2. diatas dapat ditarik kesimpulan waktu
yang dibutuhkan untuk melakukan sorting untuk setiap
buah besar adalah 28,9 detik dan total waktu yang
dibutuhkan untuk 5 buah adalah 141,6 detik jadi waktu
rata-ratanya 28,32 detik. Sedangkan untuk buah kecil
waktu yang dibutuhkan adalah 31 detik untuk 1 buah
jeruk dan 151,8 detik untuk 5 buah jeruk jadi waktu
rata-ratanya 30,36 detik.
Gambar 9. Tampilan Program Pengolahan Citra Pada
Komputer
KESIMPULAN
Setelah melakukan penelitian ini, penulis
mengambil beberapa kesimpulan dari uji coba yang
dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Semua sistem mampu
melakukan proses
penyeleksian buah jeruk besar dan kecil secara
otomatis dengan menggunakan PLC dan Pengolahan
Citra dengan keberhasilan sebesar 73,33 %, proses
yang dilakukan dapat berjalan baik karena
menggunakan system yang bekerja secara
sekuensial sehingga alat bergerak secara berurutan.
2. Buah jeruk yang bentuknya benjol mengakibatkan
buah jeruk jatuh dalam keadaan miring, pada proses
SNASTI 2010, SC - 29
jatuhnya buah masih terkendala dengan bentuk
mekanik yang ada.
3. Hasil dari pencitraan yang menghasilkan ukuran
buah sangat dipengaruhi oleh intensitas cahaya
sekitar dan kualitas gambar webcam
DAFTAR RUJUKAN
Bolton, William, 2004, Programmable Logic Controller
(PLC) Edisi 3, Erlangga, Jakarta.
Basuki, Achmad, dkk, 2005, Pengolahan Citra Digital
Menggunakan Visual Basic, Graha Ilmu,
Yogyakarta.
http://www.google.co.id/url?sa=t&source=web&ct=res
&cd=1&ved=0CAoQFjA&url=https%3A%2F%2
Fxdki%2Fdata%2Fdoc_engb%2FPDF%2FEN%2
FFECSTANDARD_EN.PDF&rct=j&q=FC440+fst&ei=
m3EvS6u4Ms6LkAW5j_T3CA&usg=AFQjCNG9
0SjVLcM86mNILEoQa3GF07300w,
diakses
bulan November 2009
http://www.snapdrive.net/files/568979/Visual%20Basic
.pdf , diakses 14 November 2009
http://images.moedy9.multiply.multiplycontent.com/att
achment/0/SMuuNwoKCBkAAHPHjZk1/Pengola
han%20Citra.pdf?nmid=115281461, diakses 28
November 2009
http://tcp.oflameron.com – simple Client-Server
system, diakses 9 Desember 2009
Koneksi PC dengan PLC Festo Lewat Ethernet Lan
(http://digilib.petra.ac.id/jiunkpe/s1/elkt/2003/jiun
kpe-ns-s1-2003-23496033-5238-ethernetchapter2.pdf. diakses 20 November 2009)
Madiyaningsih, Inna. 2007, Sistem Monitoring Level
Cairan Berbasis Web Menggunakan Webcam Dan
Image
Processing.(http://himatel.eepisits.edu/file/7204030033.pdf?kode=7204030033,
diakses 10 Agustus 2009).
FST Online Help The help system of FST 4.10.50
SNASTI 2009
SNASTI 2010, SC - 30